无损数据压缩算法的历史引言有两种主要的压缩算法：有损和无损。有损压缩算法通过移除在保真情形下需要大量的数据去存储的小细节，从而使文件变小。在有损压缩里，因某些必要数据的移除，恢复原文件是不可能的。有损压缩主要用来存储图像和音频文件，同时通过移除数据可以达到一个比较高的压缩率，不过本文不讨论有损压缩。无损压缩，也使文件变小，但对应的解压缩功能可以精确的恢复原文件，不丢失任何数据。无损数据压缩被广泛的应用在计算机领域，从节省你个人电脑的空间，到通过web发送数据。使用SecureShell交流，查看PNG或GIF图片。无损压缩算法可行的基本原理是，任意一个非随机文件都含有重复数据，这些重复数据可以通过用来确定字符或短语出现概率的统计建模技术来压缩。统计模型可以用来为特定的字符或者短语生成代码，基于它们出现的频率，配置最短的代码给最常用的数据。这些技术包括熵编码(entropyencoding)、游程编码(run-lengthencoding)以及字典压缩。运用这些技术以及其它技术，一个8-bit长度的字符或者字符串可以用很少的bit来表示，从而大量的重复数据被移除。历史直到20世纪70年代，数据压缩才在计算机领域开始扮演重要角色，那时互联网变得更加流行，Lempel-Ziv算法被发明出来，但压缩算法在计算机领域之外有着更悠久的历史。发明于1838年的Morsecode，是最早的数据压缩实例，为英语中最常用的字母比如”e”和”t”分配更短的Morsecode。之后，随着大型机的兴起，ClaudeShannon和RobertFano发明了Shannon-Fano编码算法。他们的算法基于符号(symbol)出现的概率来给符号分配编码(code)。一个符号出现的概率大小与对应的编码成反比，从而用更短的方式来表示符号。两年后，DavidHuffman在MIT学习信息理论并上了一门RobertFano老师的课，Fano给班级的同学两个选项，写一篇学期论文或者参加期末考试。Huffman选择的是写学期论文，题目是寻找二叉编码的最优算法。经过几个月的努力后依然没有任何成果，Huffman决定放弃所有论文相关的工作，开始学习为参加期末考试做准备。正在那时，灵感爆发，Huffman找到一个与Shannon-Fano编码相类似但是更有效的编码算法。Shannon-Fano编码和Huffman编码的主要区别是构建概率树的过程不同，前者是自下而上，得到一个次优结果，而后者是自上而下。早期的Shannon-Fano编码和Huffman编码算法实现是使用硬件和硬编码完成的。直到20世纪70年代互联网以及在线存储的出现，软件压缩才被实现为Huffman编码依据输入数据动态产生。随后，1977年AbrahamLempel和JacobZiv发表了他们独创性的LZ77算法，第一个使用字典来压缩数据的算法。特别的，LZ77使用了一个叫做slidingwindow的动态字典。1978年，这对搭档发表了同样使用字典的LZ78算法。与LZ77不同，LZ78解析输入数据，生成一个静态字典，不像LZ77动态产生。法律问题LZ77和LZ78都快速的流行开来，衍生出多个下图中所示的压缩算法。其中的大多数已经沉寂了，只有那么几个现在被大范围的使用，包括DEFLATE，LZMA以及LZX。绝大多数常用的压缩算法都衍生于LZ77，这不是因为LZ77技术更好，只是由于Sperry在1984年申请了LZ78衍生算法LZW的专利，从而发展受到了专利的阻碍，Sperry开始因专利侵权而起诉软件提供商，服务器管理员，甚至是使用GIF格式但没有License的终端用户。同时，UNIX压缩工具使用了一个叫LZC的LZW算法微调整版本，之后由于专利问题而被弃用。其他的UNIX开发者也开始放弃使用LZW。这导致UNIX社区采用基于DEFLATE的gzip和基于Burrows-WheelerTransform的bzip2算法。长远来说，对于UNIX社区这是有好处的，因为gzip和bzip2格式几乎总是比LZW有更好的压缩比。围绕LZW的专利问题已经结束，因为LZW的专利2003年就到期了。尽管这样，LZW算法已经很大程度上被替代掉了，仅仅被使用于GIF压缩中。自那以后，也有一些LZW的衍生算法，不过都没有流行开来，LZ77算法仍然是主流。另外一场法律官司发生于1993，关于LZS算法。LZS是由StacElectronics开发的，用于硬盘压缩软件，如Stacker。微软在开发影片压缩软件时使用了LZS算法，开发的软件随着MS-DOS6.0一起发布，声称能够使硬盘容量翻倍。当St...